Python与算法社区 已有 446 篇原创,干货满满 三步加星标 01 02 03 三步加星标 你好,我是 zhenguo 经常有粉丝问我,手上有没有数据集,几M大小的,尽量真实点的。 今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。 1 covid-19 新冠肺炎已伴随2020快一年,世纪各地每日新增人数等数据,网上有公开数据集和下载API接口。 2 fashion-mnist 论经典数据集,非手写字莫属,而fashion意味着终结了老套的手写字,取而代之的是人类必需品:十类服饰小图。 ? 所以,这份数据集或许对相关爱好者有些许参考意义。 ? 9 女性创业和劳动力 Women Entrepreneurship and Labor Force ,全球女性企业家都有谁,她们影响力指数又是怎样,可以试着分析这个数据集。
在人脸识别常用的 9 大数据集(LFW, YTF, CALFW, CPLFW,CFP, AgeDB-30, MegaFace, IJB-B, IJB-C)上,该算法表现出了一致性的精度提高,虽然代码没开源 实验结果 除了使用GroupFace网络结构,作者还使用arcface loss损失函数,在 9 个常用的1:1人脸验证和1:N人脸识别数据集中的实验,均得到了显著的精度提升。 ? ? ?
数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数):17509 分类类别数:9 类别名称:["chineseapple","lantana","negatives prickly_acacia 图片数:1062 rubber_vine 图片数:1009 siam_weed 图片数:1074 snake_weed 图片数:1016 重要说明:暂无 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证 ,数据集只提供准确且合理分类存放 图片示例: 下载地址: https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89304837
By 超神经 内容一览:本期整理了 HyperAI超神经官网近期更新的 9 个数据集,涉及人脸识别、姿态估计、自动驾驶三个领域。 本文整理汇总了 9 个具有代表性的数据集,大家按需下载使用。 在人脸识别的训练中,训练的数据量大、质量稳定、没有「杂质」,是研究中非常好的优质数据库。 VGG-Face2 人脸识别数据集 VGG-Face2 数据集,是一个人脸图片数据集。 Comma.ai 自动驾驶视频数据集 Comma.ai 数据集是一个用于自动驾驶的视频数据集。包含共计 7.25 小时的视频,该数据集包含 10 个以 20Hz 频率记录的视频。 Talk2Car 自动驾驶数据集 Talk2Car 数据集是一个对象引用数据集,包含了用自然语言为自动驾驶汽车编写的命令,即乘客可以通过说话的形式对自动驾驶汽车下达命令。
在本文中,我们将展示如何在自定义数据集上训练 YOLOv9 模型。我们将通过一个训练视觉模型来识别球场上的足球运动员。话虽如此,您可以使用在本文中使用所需的任何数据集。 如何训练一个YOLOv9模型 您可以使用YOLOv9项目目录中的train.py文件来训练YOLOv9模型。 步骤#1:下载数据集 要开始训练模型,您需要一个数据集。 在本文中,我们将使用足球运动员的数据集。由此产生的模型将能够识别球场上的足球运动员。 如果你没有数据集,请查看Roboflow Universe,这是一个公开共享了20多万个计算机视觉数据集的社区。 此代码下载YOLOv7格式的数据集,该数据集与YOLOv9模型兼容。 您可以将任何以YOLOv7格式格式化的数据集与本指南一起使用。 在您的Roboflow帐户中创建一个新项目,然后上传您的数据集。单击侧边栏中的“生成”以生成数据集版本。准备好数据集版本后,您可以上传模型权重。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星(除了太阳)周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息,包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本,并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本,8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据,包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程(Python 数据科学和机器学习训练营) 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后,今天,谷歌又发布了图片数据库Open Images,包含了900万标注数据,标签种类超过6000种。 今天, 我们发布了Open Images——一个包含了900万图像URL的数据集,值得一提的是,这些图像全部都是标签数据,标签种类超过6000种。 我们尽量让数据集变得实用:数据集中所使用的标签类型比拥有1000个分类的ImageNet数据集更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练一个深度神经网络的人来说,这些图片数据远远足够了。 这一数据集是谷歌、CMU和康奈尔大学联合研究的成果,现在,已经有大量基于Open Images 数据集的论文。 一些关键数据: ? ? ? 900万图片数据集下载:https://github.com/openimages/dataset
过拟合(overfitting):对于上述两个方案获得的结果,一种情况是在训练用的数据上表现良好,但是对于新数据预测的结果比较差,这时候就是过拟合了,模型学到了训练数据上太多的细节,导致模型的泛化能力变差 欠拟合(underfitting):另外一个可能的情况是,不光在新数据上表现不好,就在训练数据上表现也不好,这种情况就是欠拟合,连训练数据的特点都没学好。 训练集和验证集 关于上面提到的两份数据,我们就可以称为训练集和验证集,当然有些时候还有一个叫测试集,有时候认为测试集介于训练集和验证集之间,也就是拿训练集去训练模型,使用测试集测试并进行调整,最后用验证集确定最终的效果 在这本书上只写了训练集和验证集,所以我们这里也先按照这个思路来介绍。 正如上图绘制的那样,在原始数据到来的时候,把它分成两份,一份是训练集,一份是验证集。 val_indices = shuffled_indices[-n_val:] #验证集位置信息 train_indices, val_indices outs:(tensor([2, 5, 9
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是对公司人力资源有用的数据集。公司记录员工的不同参数(例如满意度,薪水,晋升次数,离职等)。 该数据集可用于预测员工是离开公司还是留在公司。。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家位于新加坡的第三方旅行保险服务公司的数据,用于预测索赔状态。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 共享单车在过去的十几年内在世界范围内得到了广泛的推广。 这份数据集是在2011-2012年收集的有关于每天的共享单车租赁信息,十年后共享单车市场或许发生了改变,但人们租赁共享单车的使用习惯会改变吗? 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含航班的起点、终点、定价、所含服务等信息,可用于预测航班票价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家汽车公司计划利用其现有产品(P1,P2,P3,P4和P5)进入新市场。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集提供了用于统计的欧洲领土单位命名,缩写为 NUTS(来自法语Nomenclature des Unités regiones 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 https://ec.europa.eu/eurostat/data/database